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崗位職責

1. AI訓練與優(yōu)化，負責AI大模型的訓練，標注和整理業(yè)務數(shù)據(jù)，調整模型參數(shù)，優(yōu)化訓練效果，提升預測和泛化能力，降低過擬合風險，并適應新數(shù)據(jù)和需求。
2. 新prompt設計與迭代，根據(jù)任務和業(yè)務需求，設計新的prompt，并持續(xù)優(yōu)化和迭代，以滿足業(yè)務目標。
3. 技術與業(yè)務溝通，訓練工程師需與業(yè)務方緊密溝通，參與項目評審和開發(fā)測試，通過AI技術賦能業(yè)務。

1. 本科及以上學歷，計算機科學、軟件工程、電子信息、數(shù)學等相關專業(yè)優(yōu)先。計算機科學與軟件工程專業(yè)能為掌握訓練系統(tǒng)架構、代碼實現(xiàn)打下堅實基礎；電子信息專業(yè)有助于理解硬件底層原理，更好地進行算力優(yōu)化；數(shù)學專業(yè)背景可助力理解模型訓練中的數(shù)學原理與算法邏輯。
2. 具有 2 - 5 年模型訓練相關工作經(jīng)驗，參與過大型深度學習項目的訓練環(huán)節(jié)，從模型搭建初始到最終訓練完成并達到預期效果，積累了豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉不同模型架構在訓練過程中的特性與挑戰(zhàn) 。
3. 精通深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，熟練掌握框架的高級特性，包括模型的構建、訓練、評估、保存與加載等操作，能依據(jù)模型需求靈活調整框架參數(shù)，優(yōu)化訓練流程。
4. 熟悉多種機器學習與深度學習算法基礎，雖不要求像算法工程師那般深入推導算法，但要了解常見算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等）的訓練原理，以便在訓練過程中精準診斷問題并進行針對性調整。
5. 掌握分布式訓練技術，熟悉如何在集群環(huán)境下利用多機多卡進行模型并行與數(shù)據(jù)并行訓練，了解 GPU 編程與優(yōu)化技巧，熟知如 NVIDIA 的 CUDA 編程模型，能夠充分挖掘硬件算力潛能，加速大模型訓練進程。
6. 具備扎實的編程技能，熟練使用 Python、C 等編程語言，能編寫高效的數(shù)據(jù)預處理、后處理腳本，協(xié)同模型訓練流程，確保數(shù)據(jù)流暢通無阻，為訓練提供高質量的數(shù)據(jù)支持。
7. 具備嚴謹?shù)目茖W態(tài)度，在模型訓練過程中，對每一個訓練參數(shù)、每一次數(shù)據(jù)加載都要嚴格把關，確保訓練結果的準確性與可靠性，不容許因疏忽導致訓練失敗或結果偏差。
   
   
   
   工作地址：成都市郫都區(qū)西源大道70號8號樓。